A computational method for predicting intramolecular and...

G - Physics – 01 – N

Patent

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G01N 33/48 (2006.01)

Patent

CA 2499412

Disclosed is a computational method for predicting intramolecular and intermolecular biopolymer interactions which provides an improved way of determining structure and function information, including intramolecular and intermolecular interactions using anab initio-type approach, i.e. using only sequence information. The method is a widely applicable sequence-mining tool capable of detecting both intramolecular and intermolecular interactions for all biopolymers, including, but not limited to, DNA, RNA and protein. It possesses an adaptive screening process that allows for high accuracy. It can be an entirely rule-free, unbiased methodology, and thus can detect novel interactions for all biopolymers. Due to the incorporation of a misalignment process, it can be used iteratively and is capable of refining its own predictions and detecting and managing errors. Therefore, the disclosed method also provides a technique for more accurately determining (and refining) sequence alignments.

L'invention concerne un procédé de calcul permettant de prédire des interactions intramoléculaires et intermoléculaires entre des biopolymères, qui consiste en une manière améliorée de déterminer une structure et des informations de fonction, ces interactions intramoléculaires et intermoléculaires utilisant une approche du type ab initio, c'est-à-dire utilisant uniquement des informations de séquence. Ledit procédé peut largement s'appliquer à un outil d'exploitation de séquence capable de détecter à la fois des interactions intramoléculaires et des interactions intermoléculaires pour tous les biopolymères, notamment, un ADN, un ARN et une protéine. Il inclue un processus de criblage adaptatif permettant d'obtenir une précision élevée. Il peut consister en une méthodologie totalement sans de règles et impartiale, et permet donc de détecter de nouvelles interactions pour tous les biopolymères. Du fait de l'incorporation d'un processus de désalignement, ledit procédé peut s'utiliser de manière itérative, et est capable de redéfinir ses propres prédictions et de détecter et de gérer des erreurs. Le procédé décrit peut également fournir une technique permettant de déterminer de manière plus précise (et de redéfinir) des alignements de séquences.

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